Ученые из Университета Альберты разработали метод, позволяющий нейросетям сохранять способность к обучению при продолжительном использовании. В своем исследовании, опубликованном в журнале Nature, учёные выявили проблему «катастрофического забывания», когда искусственный интеллект теряет способность выполнять ранее освоенные задачи при обучении на новых данных.
Для решения этой проблемы команда предложила метод повторной инициализации весов между сеансами обучения, что сохраняет пластичность системы и позволяет ей продолжать обучение.
Новое открытие позволит улучшить работу нейросетей, таких как крупные языковые модели (LLM), обеспечивая их дальнейшее развитие и точность. Сохранение способности к обучению делает ИИ более гибкими и адаптируемым, открывая путь к их более широкому использованию в различных областях.
© Nature
